Muster & Signale
Trend/Momentum, Volatilität, Korrelationen, Saisonalitäten – sauber definieren und dokumentieren.
- Feature-Sets & Regime-Erkennung
- Anomalien & Schwellenwerte
- Konfidenzen nachvollziehbar
KI im Aktienhandel
Anwendungsfälle: Muster & Signale, Ereignisse aus News/Texten, Fundamentaldaten im Kontext und sachliches Risiko-Scoring – als Entscheidungshilfe. Verknüpft mit AI Trading Erklärung, Trading automatisieren mit AI und AI-Analyse für Aktienmärkte.
Anwendungsfälle
KI im Aktienhandel priorisiert Informationen: von Markt-Mustererkennung über Text/News-Signale bis zu Fundamentaldaten im Peer-Vergleich. Ziel: klare Entscheidungshilfen, keine Zusagen.
Ereignisse & News
Text-Pipelines extrahieren Ereignisse, bewerten Quellen und messen Tonalität.
- Relevanzfilter & Deduplizierung
- Sentiment & Evidenzverknüpfung
- Zeitstempel- & Kontext-Check
Fundamentaldaten
Kennzahlen normalisieren, Peer-Vergleiche, Änderungsraten – transparent und reproduzierbar.
- Qualitäts- & Plausibilitäts-Prüfungen
- Perioden, Splits, Nachträge
- Branchen-Benchmarking
Risiko-Scoring
Signale in Risiko-Hinweise übersetzen: Klarheit über Annahmen, Datenbasis und Grenzen.
- Exposure & Korrelationen
- Unsicherheiten/Drift beachten
- Protokolle & Freigaben
Datenfluss & Architektur
Von Rohdaten zu Entscheidungshilfen – ein schlanker, prüfbarer Pfad.
1. Quellen
Preis/Volumen, Berichte, News/Texte – einheitliche Zeitachsen, IDs, Währungen.
2. Aufbereitung
Bereinigung, Normalisierung, Feature-Engineering, Validierungschecks, Logging.
3. Modelle
Zeitreihen, Klassifikation/Regression, Embeddings/NLP – Vergleich & Interpretierbarkeit.
4. Output
Signale, Hinweise, Berichte – mit Konfidenzen, Quellen und Begründungen.
- Reproduzierbar
- Versioniert
- Protokolliert
- Review-fähig
Signal-Lifecycle
- Definition: Hypothesen, Labels, Metriken, Annahmen.
- Generierung: Regel/Modell, Datenfenster, Schwellen, Konfidenzen.
- Validierung: Out-of-Sample, Kosten/Slippage, Sensitivitäten.
- Freigabe: Protokolle, Vier-Augen-Prinzip, begrenzte Einführungsphase.
- Monitoring: Drift-Checks, Alerts, regelmäßige Reviews & Updates.
Backtesting & Evaluation
Methodik
- Out-of-Sample & Walk-Forward
- Baseline vs. komplexe Modelle
- Konfidenzen & Kalibrierung
Metriken
- Precision/Recall & Fehlertypen
- Stabilität über Regime
- Kosten, Slippage, Latenzen
Bewertungen sind Hilfen für Entscheidungen – keine Ergebnis-Garantien.
Monitoring & Governance
Nachvollziehbarkeit steht im Mittelpunkt: Versionen von Daten/Features/Modellen, Zugriffe, Freigaben und Änderungsverläufe. Alerts bei Drift, Berichte bei Abweichungen, dokumentierte Rollbacks.
- Änderungen & Wirkung dokumentieren
- Regelmäßige Reviews & Freigaben
- Rollen/Rechte klar trennen
Häufige Missverständnisse
„Automatisch = besser“
Automatisierung ersetzt nicht Definition, Protokolle und Freigaben.
- Regeln vor Tools
- Datenbasis prüfen
- Schrittweise Einführungen
„Mehr Features helfen immer“
Qualität vor Menge – Leakage und Doppelzählungen vermeiden.
- Feature-Reviews
- Abhängigkeiten klären
- Robustheits-Checks
„News-Scores sind Wahrheit“
Quellen, Zeitstempel und Relevanz müssen nachvollziehbar sein.
- Deduplizierung
- Kontext & Evidenz
- Qualitätskriterien
FAQ zu KI im Aktienhandel
Wie unterscheidet sich KI-Signal von einer Regel?
Ein KI-Signal entsteht aus Datenmustern; eine Regel ist explizit definiert. Beides lässt sich kombinieren.
Gibt es „das beste Modell“?
Nein. Vergleich, Interpretierbarkeit und Stabilität zählen mehr als einzelne Benchmarks.
Was ist bei News-Signalen zu beachten?
Quelle, Zeitstempel, Deduplizierung, Relevanzfilter und Evidenzverknüpfung sind essenziell.
Glossar
- Risiko-Scoring
- Bewertung von Hinweisen/Signalen im Kontext von Unsicherheiten, Exposures und Korrelationen.
- Regime
- Phasen mit unterschiedlichen Marktcharakteristiken (Volatilität, Liquidität, Korrelationen).
- Kalibrierung
- Abgleich von Modell-Konfidenzen mit beobachteten Treffern/Fehlern über Zeit.